Hbase自0.92之后开始支持Coprocessor（协处理器），旨在使用户可以将自己的代码放在regionserver上来运行，即将计算程序移动到数据所在的位置进行运算。这一点与MapReduce的思想一致。Hbase的Coprocess分为observer和endpoint两大类。简单说，observer相当于关系型数据库中的触发器，而endpoint则相当于关系型数据库中的存储过程。关于HBase Coprocessor的介绍网上有很多的文档，由于我也是刚刚学习，从很多好人贡献的文档上了解了很多。
这里记录一下自己在一个完全分布式系统上部署自定义的Coprocessor的过程，本文会介绍两种部署的方法：一种是在hbase-site.xml中配置；第二种是使用表描述符来配置（alter）；前者会被所有的表的所有的region加载，而后者只会对指定的表的所有region加载。本文会结合自己的实验过程指出哪些地方为易错点。
首先，还是先来看下环境：
hadoop1.updb.com? ? 192.168.0.101? ? Role:master
hadoop2.updb.com? ? 192.168.0.102? ? Role:regionserver
hadoop3.updb.com? ? 192.168.0.103? ? Role:regionserver
hadoop4.updb.com? ? 192.168.0.104? ? Role:regionserver
hadoop5.updb.com? ? 192.168.0.105? ? Role:regionserver
/**
?* coprocessor
?* 当用户在使用get命令从表中取特定的row时，就会触发这个自定义的observer coprocessor
?* 触发条件是用户使用get指定的rowkey与程序中指定的FIXED_ROW一致为@@@GETTIME@@@时
?* 触发后的操作是程序会在服务端生成一个keyvalue实例，并将这个实例返回给客户端。这个kv实例是以
?* @@@GETTIME@@@为rowkey，列族和列标识符均为@@@GETTIME@@@，列值为服务器端的时间
?*/
?
package org.apache.hbase.kora.coprocessor;
?
import java.io.IOException;
import java.util.List;
?
import org.apache.commons.logging.Log;
import org.apache.commons.logging.LogFactory;
import org.apache.hadoop.hbase.KeyValue;
import org.apache.hadoop.hbase.client.Get;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.BaseRegionObserver;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.ObserverContext;
import org.apache.hadoop.hbase.coprocessor.RegionCoprocessorEnvironment;
import org.apache.hadoop.hbase.regionserver.HRegion;
import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes;
?
public class RegionObserverExample extends BaseRegionObserver {
? ? public static final Log LOG = LogFactory.getLog(HRegion.class);
? ? public static final byte[] FIXED_ROW = Bytes.toBytes("@@@GETTIME@@@");
?
? ? @Override
? ? public void preGet(ObserverContext
? ? ? ? ? ? Get get, List
? ? ? ? LOG.debug("Got preGet for row: " + Bytes.toStringBinary(get.getRow()));
? ? ? ?
? ? ? ? if (Bytes.equals(get.getRow(), FIXED_ROW)) {
? ? ? ? ? ? KeyValue kv = new KeyValue(get.getRow(), FIXED_ROW, FIXED_ROW,
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Bytes.toBytes(System.currentTimeMillis()));
? ? ? ? ? ? LOG.debug("Had a match, adding fake kv: " + kv);
? ? ? ? ? ? result.add(kv);
? ? ? ? }
? ? }
}
编码完成后需要将该类编译并打成jar包，类名上右击--Export，弹出如下窗口
选择JAR file，然后Next，出现如下窗口
指定jar文件的保存路径，然后finish，就完成了RegionObserverExample类的编译和打包，接下来就需要将打好的jar文件使用ftp的方式上传到hbase集群的master服务器上，这里为hadoop1。